#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: '习惯'
# @Email: 'songbing513@gmail.com'
# @Date: '2025/8/25 22:05'
# @Project: 'McpAgent'
# @File: '01.py'
# @Software: 'PyCharm'

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser,BaseOutputParser

llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-chat",  # 指定 DeepSeek 模型，例如 'deepseek-chat' 或 'deepseek-coder'
    temperature=0, # 大模型自由创作度,数字越低自由度越低,设置0 表严格按照提示进行操作
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",  # 关键：替换为 DeepSeek 的 API 端点
    api_key="sk-3291e6df463f408eaeea2629bd84fc6a",  # 从环境变量读取 API Key
)

# 创建提示模板
prompt = PromptTemplate.from_template(
    "你是一个起名大师，请模仿示例起3个{county}名字，比如男孩名字叫做{boy}，女孩经常被叫做{girl}"
)

# 填充模板（显式命名参数）
message = prompt.format(county="中国特色的", boy="张三", girl="翠花")
print("提示词:", message)

# 调用模型并解析输出
output_parser = StrOutputParser()
response = llm.invoke(message)
parsed_response = output_parser.invoke(response)
print("模型输出:", parsed_response)
